Python programmer állások Budapesten egyetemi végzettséggel

• a cég által fejlesztett prémium videotechnikai berendezések vezérlőszoftverének automatizált tesztelése; 
• komplex videóátviteli rendszerek automatizált tesztelése; 
• különböző típusú (funkcionális vagy nem funkcionális) tesztesetek támogatása automatizált teszteléssel; 

• Fejlesztési folyamatok támogatása DevOps eszközökkel
• Központi, integrált CI/CD megoldás támogatása és fejlesztése, valamint új projektek bevonása
• Együttműködés az infrastruktúra üzemeltetéssel
• Projektalapú együttműködés fejlesztőkkel, üzleti elemzőkkel és ügyfelekkel

• Lead the design and development of Power BI reporting and analytics solutions for enterprise clients,
• Facilitate workshops and meetings with business stakeholders to understand reporting and analytical requirements,
• Translate business needs into functional and technical specifications,

• Komplex adatfeldolgozás és elemzés: különböző egyetemi adatforrások feldolgozása, összekapcsolása, összetett SQL-lekérdezések és elemzések készítése.
• Adatmodellezés: elemzési és riportolási célú adatmodellek, adatstruktúrák és számítási logikák megtervezése, kialakítása és továbbfejlesztése.

• Kutatási, fejlesztési és termékfejlesztési feladatok önálló végrehajtása.
• Gépi tanulási modellek tervezése, megvalósítása és optimalizálása, mélytanulási módszerek alkalmazásával.
• Alapos irodalomkutatás, műszaki specifikációk összeállítása és részletes kutatási jelentések készítése.

• Lead/Participate in the identification, development and implementation of tools and processes to allow a streamlined and innovative approach to ClinDoc deliverables.
• Contribute to monitor, test and recommend new technologies to manage ClinDoc deliverables, including use of Intelligence (AI).

• Delivery of agentic solutions across multiple client deployments
• Building and configuring full-stack AI-enabled solutions
• Embedding with client service teams and client teams to understand needs
• Translating client needs into technical and functional requirements

• A bank informatikai műveleteinek, infrastruktúrájának, biztonsági műveleteinek és felügyeleti képességeinek megismerése
• Támadási trendek naprakész ismerete
• Technikai leírás alapján, szabálydefiniálás SIEM rendszerben
• Szoros együttműködés a SOC elemző kollégákkal

• AI-Native Infrastructure: Modern, GPU-intenzív AI/ML keretrendszerek szoftveres alapjainak megtervezése és kiépítése.
• Deep Containerization: Komplex Docker image-ek faragása, kifejezetten GPU-kompatibilis, AI workload-specifikus erőforráskezelésre (NVIDIA-docker, CUDA optimalizáció).

PAM és identitásbiztonság: Vállalati PAM-megoldások (pl. CyberArk, BeyondTrust, Delinea) bevezetése, konfigurálása és karbantartása. Munkamenetek monitorozása, hitelesítő adatok automatikus cseréjének kezelése, biztonságos hozzáférési folyamatok és vészhelyzeti („break-glass”) hozzáférések kezelése....

• Új generációs szekvenálási (NGS) adatok – kiemelten archaikus DNS (aDNA) szekvenciák – bioinformatikai feldolgozása, minőségellenőrzése, igazítása (alignment) és variánsazonosítása.
• Archaikus DNS-re jellemző károsodási mintázatok (deamináció, DNS-fragmentáció) elemzése és szűrése (pl. mapDamage).

• Improvement of operational efficiency through process optimization, automation, and adoption of new technologies
• Understanding of the company's data warehouse and alignment of data flows with reporting requirements

• Elemzés globális szolgáltatásminőségi adatokon
• Nem megfelelőségek, helyesbítő és megelőző intézkedések, ügyfél visszajelzések és audit eredmények elemzése
• Minták, ok-okozati csoportok, ismétlődő problémák és kockázatok azonosítása
• Elemzések átalakítása világos következtetésekké és ajánlásokká